Sistem Prediksi Harga Emas Berdasarkan Data Time Series Menggunakan Metode Artificial Neural Network (ANN)

Digital Transformation Technology (Digitech) | e-ISSN : 2807-9000 Volume 3, Number 2, September 2023 https://doi.org/10.47709/digitech.v3i2.2877 Sistem Prediksi Harga Emas Berdasarkan Data Time Series Menggunakan Metode Artificial Neural Network (ANN) Razan Aiman Nadir1*, Rini Nuraini Sukmana2 1,2 1 Universitas Sangga Buana YPKP Bandung, Indonesia , 2 Abstrak Histori Artikel: Diajukan: 22 September 2023 Disetujui: 25 September 2023 Dipublikasi: 26 September 2023 Kata Kunci: Harga Emas, Investasi, Prediksi, Artificial Neural Network (ANN), Backpropagation Digital Transformation Technology (Digitech) is an Creative Commons License This work is licensed under a Creative Commons AttributionNonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0). Emas merupakan jenis logam mulia yang paling banyak diminati untuk dijadikan sebagai objek investasi, dikarenakan harga jual maupun beli cenderung mengalami kenaikan. Akan tetapi, terdapat kondisi bahwa pergerakan harga emas dapat mengalami fluktuasi, dan hal itu akan menjadi resiko dalam berinvestasi. Perkembangan zaman saat ini dapat membantu masyarakat untuk mengatasi permasalahan tersebut, yaitu melalui cara prediksi atau perkiraan pergerakan harga emas di masa yang akan datang. Penelitian ini dilakukan untuk prediksi pada harga emas ANTAM Logam Mulia untuk 5 bulan ke depan. Data diperoleh dari situs resmi Logam Mulia. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Artificial Neural Network (ANN) dengan melalui beberapa tahapan, yaitu tahap training, testing dan prediksi, dengan penggunaan 3 skenario pembagian data. Skenario data 90% training & 10% testing yang pada tahap training diperoleh arsitektur terbaik 5-20-1 dengan akurasi 91.89% dan menghasilkan akurasi 76.43% pada tahap testing. Skenario data 80% training & 20% testing yang pada tahap training diperoleh arsitektur terbaik 5-30-1 dengan akurasi 90.77% dan menghasilkan akurasi 56.51% pada tahap testing. Skenario data 70% training & 30% testing yang pada tahap training diperoleh arsitektur terbaik 5-20-1 dengan akurasi 91.92% dan menghasilkan akurasi 56.12% pada tahap testing. Dengan demikian, harga prediksi yang digunakan adalah prediksi pada skenario data training 90% dan testing 10%, dikarenakan hasil evaluasi dengan data testing akurasinya lebih baik dibandingkan kedua skenario lainnya. PENDAHULUAN Faktor utama yang mempengaruhi tingkat kesejahteraan masyarakat pada suatu negara salah satunya adalah faktor ekonomi. Pembangunan ekonomi penting untuk dilakukan dalam memperbaiki pertumbuhan produksi dan konsumsi. Kegiatan tersebut harus dilakukan bagi suatu negara, termasuk negara yang telah dikategorikan negara maju. Hal itu bertujuan agar kestabilan ekonomi terjaga dengan baik. Menurut (Hasan & Azis, 2018) dalam proses pelaksanaannya, diperlukan suatu edukasi bagi masyarakat melalui dukungan dari berbagai pihak agar tujuan peningkatan ekonomi negara tercapai. Dalam meningkatkan perekonomian masyarakat, terdapat upaya-upaya yang dapat dilakukan, salah satunya adalah dengan melakukan kegiatan investasi. Investasi adalah suatu kegiatan dalam penanaman modal yang diterapkan pada suatu benda dengan tujuan untuk mendapatkan hasil yang menguntungkan di masa yang akan datang. Terdapat jenis barang yang biasa digunakan untuk investasi, diantaranya berupa saham, properti dan logam mulia termasuk emas. Menurut (Suwandi, 2020) emas merupakan salah satu jenis barang yang paling banyak diminati oleh masyarakat untuk dijadikan bahan investasi. Hal itu dikarenakan harga pada emas tidak terpengaruhi oleh laju inflasi, sehingga harga emas pada setiap perubahannya akan cenderung mengalami kenaikan. Dalam berinvestasi selain mendapatkan keuntungan, juga terdapat risiko yang kemungkinan terjadi, termasuk investasi emas. Menurut (Shara Lubis, Marwan Elhanafi, & Dafitri, 2021) harga emas dapat saja mengalami fluktuasi di setiap waktunya, yang salah satunya disebabkan oleh naik turunnya kurs Rupiah dengan kurs US Dollar. Berdasarkan kondisi tersebut, akan menjadi risiko bagi masyarakat dalam berinvestasi. Untuk mengantisipasi permasalahan diatas, dibutuhkan informasi mengenai prediksi harga emas untuk mengetahui perubahan harga di masa mendatang tepatnya untuk 5 bulan ke depan. Dengan demikian, masyarakat dapat melakukan kegiatan jual beli emas pada saat yang tepat sehingga dapat 426 Digital Transformation Technology (Digitech) | e-ISSN : 2807-9000 Volume 3, Number 2, September 2023 https://doi.org/10.47709/digitech.v3i2.2877 meminimalkan kerugian. Maka hasil akhir prediksi yang dilakukan, diterapkan pada aplikasi web, sehingga hasil prediksi harga emas dapat diketahui oleh masyarakat umum. Prediksi harga emas yang dihasilkan berdasarkan proses pembelajaran menggunakan Metode Artificial Neural Network (ANN) terhadap data penelitian yaitu data harga emas ANTAM Logam Mulia sebesar 1 gram yang merupakan data history berupa time series. Metode Artificial Neural Network (ANN) menjadi pilihan dalam penelitian ini karena kecocokannya dalam hal prediksi. STUDI LITERATUR Pada penelitian terdahulu yang ditulis oleh (Ngestisari, Susanto, & Mahatma, 2020) dengan judul Prediksi Harga Emas Menggunakan Feed Forward Neural Network dengan Metode Extreme Learning Machine, bahwa dalam berinvestasi selain mendapatkan keuntungan, juga investor dihadapkan dengan resiko yang terjadi dengan adanya pergerakan harga emas. Oleh karena itu, dilakukan penelitian yang bertujuan untuk mengetahui pergerakan harga emas di waktu yang akan datang sebagai bahan pertimbangan dalam berinvestasi. Adapun hasil penelitian yaitu untuk memprediksi 10 periode ke depan dengan proses training menghasilkan akurasi MAPE 0,6752%, dan peramalan menghasilkan akurasi 0,5499%. Penelitian yang ditulis oleh (Fikri, 2023) dengan judul Prediksi Harga Emas Dengan Algoritma Backpropagation, bahwa emas merupakan sebuah aset yang setiap saat harganya memiliki nilai tinggi dan naik. Untuk mendapatkan keuntungan dalam berinvestasi, maka dilakukan penelitian prediksi harga emas. Adapun hasil penelitian yang dilakukan yaitu menghasilkan akurasi MSE pada proses training sebesar 0.0034849. Penelitian yang ditulis oleh (Aulia, Aprianti, Supriyanto, & Rozikin, 2022) dengan judul Prediksi Harga Emas dengan Menggunakan Algoritma Support Vector Regression (SVR) dan Linear Regression (LR), bahwa sewaktu-waktu pada investasi emas, investor akan mengalami kerugian dikarenakan adanya fluktuasi harga emas. Sehingga diperlukan pengetahuan untuk mengetahui harga di masa depan melalui proses prediksi. Adapun hasil penelitian yang dilakukan yaitu dengan menggunakan data training 80% dan data testing 20% yang menghasilkan akurasi MSE pada tahap testing sebesar 7.524505784357 untuk algoritma SVR, dan menghasilkan akurasi MSE pada tahap testing sebesar 4.04444791059 untuk algoritma LR. Penelitian yang ditulis oleh (Falah, 2018) dengan judul Rancang Bangun Aplikasi Prediksi Pergerakan Harga Emas (Logam Mulia) Menggunakan Metode Backpropagation, bahwa penelitian yang dilak (...truncated)